Muito além dos carros autônomos
A IA também se tornou uma parte crítica da interação entre a produção e as vendas de automóveis. Dados de vendas e dados de veículos podem ser usados em modelagem preditiva para regular melhor a produção de acordo com a demanda em tempo real. Esse tipo de agilidade é necessário, pois o setor viu várias falhas na cadeia de suprimentos durante a recente pandemia.
A Cadeia de Valor Automotiva
A inteligência artificial e a automação são utilizadas em todas as principais categorias da cadeia de valor automotiva:
Manufatura
O processo de fabricação começa com o design e progride pela cadeia de suprimentos, produção e pós-produção.
Aproveitar a IA na indústria automotiva permite o design do veículo, bem como os equipamentos e robôs usados na construção dos automóveis.
Os exemplos incluem exoesqueletos vestíveis alimentados por IA que os designers podem usar para ajudar a desenvolver melhor segurança e conforto nos carros.
Transporte
O transporte se beneficia do uso da IA na indústria automobilística, desenvolvendo programas de assistência ao motorista, direção autônoma, avaliações de risco do motorista e monitoramento do motorista, como o monitoramento dos olhos do motorista para identificar o perigo de adormecer ao volante.
Serviço
A IA pode ser usada para manutenção preditiva e notificações para itens como desempenho do motor e da bateria, bem como programas de seguro que monitoram o comportamento do motorista ao calcular riscos e custos.
Gêmeos digitais na fabricação de automóveis
Projetar e testar um automóvel e as milhares de peças envolvidas na fabricação pode ser extremamente caro e consumir muito tempo. O compromisso de tempo e o investimento financeiro são o que torna a tecnologia de gêmeos digitais inestimável.
O que é um gêmeo digital? Introduzido inicialmente há 20 anos, um gêmeo digital é simplesmente um modelo virtual usado para testar processos, produtos e serviços. Analistas, engenheiros e cientistas são capazes de estudar cenários do mundo real em mundos seguros, econômicos e virtuais.
Na fabricação automotiva, a tecnologia de gêmeos digitais oferece um método mais econômico para testar o carro ou uma parte do carro usando o gêmeo virtual para obter uma compreensão mais profunda do desempenho do produto do mundo real. A tecnologia Twin também pode ser usada para testar correções, modificações ou reparos. Além da óbvia economia de custos, as empresas podem economizar tempo e reduzir defeitos no produto final.
A Experiência do Motorista
Visões futuristas de carros autônomos podem não estar tão distantes, mas a IA oferece oportunidades mais imediatas e benéficas ao atualizar a experiência do motorista.
Usando visão computacional, processamento de linguagem natural e automação robótica, os fabricantes estão produzindo veículos mais seguros e confortáveis. Esses veículos vêm equipados com tecnologia de computador e conectividade que podem entender melhor as condições da estrada e do clima, o comportamento de outros motoristas e o tráfego.
Os carros autônomos são tão intrínsecos às visões do futuro quanto os hologramas e as viagens espaciais. Desde o nascimento da ficção científica, o automóvel é visto como a fronteira final da inovação tecnológica. No entanto, quando olhamos para nossas cidades hoje, os carros podem parecer presos no passado.
A realidade é que a visão para a indústria automotiva excedeu em muito o ritmo de seu progresso. Dito isso, as estimativas projetam que o mercado global de carros autônomos crescerá de US$ 6,9 bilhões (paywall) em 2023 para US$ 60 bilhões em 2030, deixando claro que os carros autônomos ganharão terreno significativo. Enquanto isso, a inteligência artificial (IA) começou lentamente a transformar nossos veículos por meio de inovações integradas entre as marcas de automóveis.
A #Tesla, fabricante de veículos que está acelerando a transição mundial para a energia sustentável, é uma das líderes na adoção de IA automotiva desde sua criação em 2003. Uma das principais inovações da empresa é uma câmera interna alimentada por IA acima do espelho retrovisor para melhorar segurança da cabine. Aproveitando a inovação da IA, a câmera detecta e monitora os olhos dos motoristas para perceber sua sonolência e evitar acidentes na estrada. A tecnologia se baseia na tecnologia de rede neural da empresa, que analisa imagens de estradas para realizar detecção de objetos e estimativa de profundidade. Aproveitando os dados de treinamento de alta qualidade construídos a partir de sua frota de quase 1 milhão de veículos em tempo real, a IA da empresa avisa com eficácia os motoristas sobre riscos próximos para evitar colisões.
Como a Tesla, é essencial que todos os fabricantes de veículos autônomos aproveitem diversos conjuntos de dados para garantir que sua IA possa permitir uma direção segura com as mãos livres. Além de sistemas de navegação e comunicação bem projetados, esses fabricantes devem aperfeiçoar a capacidade de sua tecnologia para detectar, rotular e reagir a diferentes veículos, pessoas e objetos na estrada. O problema é que a IA de alta qualidade não acontece da noite para o dia.
Em vez de tentar acertar seu sistema de primeira, é essencial que os fabricantes entendam que a criação de conjuntos de dados precisos e sem viés - e, portanto, algoritmos de IA - requer um investimento sério em treinamento e teste de dados humanos em loop. Felizmente, o acesso a serviços de dados de treinamento de experiência nunca foi tão acessível.
À medida que mais fabricantes integram automação de pequena escala em seus veículos, é mais provável que passemos a ter um carro semiautônomo viável e comercial ainda este ano.
Veículos personalizados
O carro que alguém dirige pode ser uma forma importante de autoexpressão. Para garantir que seus clientes recebam um veículo personalizado e uma experiência de direção, a fabricante de automóveis de luxo Porsche está oferecendo novos recursos de IA. Por meio de seu sistema de configuração baseado em aprendizado de máquina, o "Mecanismo de Recomendação", a Porsche sugere pacotes de veículos com base nas preferências individuais dos motoristas.
Como acontece com qualquer algoritmo de aprendizado de máquina bem construído, dados de treinamento precisos são fundamentais para a inovação da #Porsche. A empresa treinou mais de 270 modelos de aprendizado de máquina durante o desenvolvimento para criar as recomendações mais eficazes possíveis. Como resultado, a ferramenta de IA efetivamente aproveita os padrões de dados para prever as escolhas do cliente. Hoje, as recomendações da Porsche AI são mais de 90% precisas, com precisão melhorando a cada uso e entrada de dados.
Essa tendência de personalização reflete um impulso social mais amplo para um processo de compra mais contínuo e eficiente. À luz dos problemas e atrasos contínuos da cadeia de suprimentos, os consumidores estão se tornando menos pacientes quando se trata de selecionar e receber seus produtos. Para garantir uma experiência de alta qualidade ao cliente, os fabricantes de automóveis podem simplificar seu processo de tomada de decisão.
Na era da escassez e ineficiência, os fabricantes de veículos também podem aproveitar dados bem treinados para criar algoritmos de IA que entendam seus clientes e suas respectivas preferências. Com esta nova tecnologia, acredito que podemos esperar que os carros que vemos em nossos trajetos reflitam cada vez mais as pessoas que os dirigem.
Assistência no carro
Durante décadas, a assistência por voz no carro foi relegada a veículos de luxo. Agora, à medida que a IA se torna cada vez mais acessível, está se tornando popular.
Em 2023, a parcela de carros com serviços conectados no carro cresceu de 30% (paywall) para 55% em 2023. Como reflexo da crença dos fabricantes de veículos na tecnologia, esse número chegará a 60% até 2024, com 90% dos novos veículos vendidos globalmente devem ter assistentes de voz até 2028.
Enquanto isso, o sistema de infoentretenimento #Mercedes Benz User Experience (MBUX) continua sendo um dos líderes em assistência por voz no carro. Semelhante ao Siri da Apple, o assistente de IA responde a "Ei, Mercedes" e reage a comandos de voz simples, como "ligar o rádio".
Historicamente considerado um dos aspectos mais difíceis da geração de IA, o reconhecimento de voz é alimentado por IA usando uma combinação de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e ML. Treinado para interpretar as dicas do motorista, o reconhecimento de voz converte a fala humana em compreensão digital.
À medida que nos aproximamos do ano novo, prepare-se para ver ainda mais carros com assistente de IA no mercado. Especialmente à medida que assistentes legados como o Amazon Alexa entram em veículos da #Fiat Chrysler e o novo Nvidia Drive Concierge (divulgação completa, a NVIDIA é parceira da Sama) se torna disponível comercialmente.
Para melhorar a funcionalidade desses assistentes, os pesquisadores estão trabalhando continuamente para desenvolver uma IA que entenda as muitas ambiguidades e complexidades da linguagem. Graças aos avanços significativos no campo devido à acessibilidade de dados de alta qualidade, os assistentes veiculares estão impulsionando rapidamente a introdução da IA em nossos carros.
Com o aumento do investimento e desenvolvimento de IA, o impacto da tecnologia em nossos carros e no setor automotivo em geral
Considere estes sistemas que serão lançados em breve ou já disponíveis:
1. O monitoramento do motorista oferece serviços que vão desde o ajuste de controles para diferentes motoristas até o monitoramento da posição da cabeça e do corpo para detectar sonolência ou para ajustar a posição do corpo durante um acidente.
2. A assistência ao motorista pode utilizar IA para monitorar pontos cegos, auxiliar na direção e na frenagem, alertar os motoristas sobre condições perigosas e até ajudar a estacionar o carro.
3. A avaliação do motorista pode analisar o histórico de um motorista e prever possíveis problemas com base no comportamento histórico ou até mesmo no humor em determinadas circunstâncias.
4. Prevenção de Acidentes: Avaliação de Riscos + Monitoramento de Condutores. À medida que a IA se torna cada vez mais acessível aos fabricantes de automóveis, muitas empresas de veículos priorizam um objetivo central: a segurança.